import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('D:\新建文件夹\bike.mp4')


# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据

    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break
    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    #获得傅里叶系数
    fCoef=np.fft.fft2(gray)
    #放大傅里叶系数，获得振幅谱
    mg_spc=20*np.log(np.abs(fCoef))
    #将振幅谱极大极小值归一
    mg_spc_min=np.min(mg_spc)
    mg_spc_max= np.max(mg_spc)
    mg_spc = (mg_spc-mg_spc_min)/(mg_spc_max-mg_spc_min)

    #获得将低频放在中间的傅里叶系数及其振幅谱
    fCoef_shifted=np.fft.fftshift(fCoef)
    mg_spc_shift=20*np.log(np.abs(fCoef_shifted))
    #将振幅谱极大极小值归一
    mg_spc_shift_min = np.min(mg_spc_shift)
    mg_spc_shift_max = np.max(mg_spc_shift)
    mg_spc_shift=(mg_spc_shift-mg_spc_min)/(mg_spc_shift_max-mg_spc_shift_min)

    #在名为 "mg_spc" 的窗口中显示原始振幅谱图像
    cv.imshow('mg_spc', mg_spc)

    # 在名为 "gray" 的窗口中显示原视频灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)

    # 在名为 "mg_spc_shift" 的窗口中显示平移后振幅谱图像
    cv.imshow('mg_spc_shift', mg_spc_shift)

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(10) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()

